如何快速有效的學習 Python ？阿里高階開發工程師給出建議

Python 的流行度屢創新高，作為大資料和人工智慧時代的必備語言，Python 優點頗多，它語言簡潔、開發效率高、可移植性強，經過多年的生態建設，Python 有了大量的函式庫，尤其在資料分析和科學計算領域。另外，函式在 Python 中是一等公民，所以 Python 同時也是一種函數語言程式設計語言。

為了在大資料和 AI 時代更具競爭力，學 Python 的程式設計師越來越多，甚至不少人把 Python 當作第一語言來學習。許多人覺得 Python 功能強大還上手輕鬆，學習曲線也沒那麼陡峭，得來全不費工夫。但是，推開 Python 的大門你會發現，Python 入門容易但精通很難。看似語法記得滾瓜爛熟，但一進入實際專案，就被打回了原型。

比如：

你要去做一個電商後臺，儲存著每件產品的 ID、名稱和價格。現在需要根據商品 ID 找出價格，如何使用最合適的資料結構呢？

在 Python 中字典、集合都是經過高度效能優化的資料結構，如果採用列表來儲存資料並進行查詢，時間複雜度是多少？

換成字典呢？哪個更高效？事實上，採用不同資料結構儲存十萬資料，查詢速度差異就有可能差出幾千倍。

再比如：

Python 中的協程和執行緒有什麼區別？

生成器如何進化成協程？

併發程式設計中的 future 和 asyncio 有什麼關係？

如何寫出執行緒安全的高效能程式碼呢？

據我所知，大部分初學者都可能卡在這裡，前進無門。但是，我們不得不說，解決這些問題，是一名合格 Python 工程師的基本能力。

從入門到進階掌握下面 Python 核心知識點分析：

1. Python 基礎入門

必學知識：【Python 基礎資料結構】【Python 基礎語法】【檔案操作】【錯誤與異常處理】【Python 物件導向】【模組化】

第一步，你需要掌握 Python 的核心基礎知識。當然，不同於其他基礎教材，我不僅僅只講基礎概念、操作，同時也為你整理了很多進階難度的知識，或是一些重難點、易錯點等需要注意的地方。不僅可以讓入門級的程式設計師查漏補缺，打撈基礎，也能讓有經驗的程式設計師，重新從工程角度認識基礎，昇華理解。

1. Python 進階核心知識

必學知識：【Python 協議】【Python 高階語法】【Python 正規表示式】【Python 併發程式設計】【垃圾回收機制】【專案實戰】

第二步，進階 Python 核心知識點，比如裝飾器、併發程式設計等等。如果你的工作只是寫 100 行以下的指令碼程式，可能不怎麼會用得到。但如果你做的是大型程式的開發，則非常有必要。

1. 規範：編寫高質量的 Python 程式

這部分著重於教你把程式寫得更加規範、更加穩定。我在實際工作中見過不少程式設計師，會寫程式，但寫得實在有點“慘不忍睹”，導致最後除錯起來錯誤不斷，修改非常費勁兒。因此，我覺得用單獨一個版塊講解這個問題非常有必要。

當然，我不會用一些似是而非的規範來說教，而是會用具體的程式設計操作和技巧，教你提高程式碼質量。比如，如何合理地分解程式碼、運用 assert，如何寫單元測試等等。

1. Python 實戰，串聯整個知識體系：帶你搭建量化交易系統

必學知識點：【RESTful】【Socket】【Pandas】【Numpy】【Kafka】【RabbitMQ】【MySQL】【Django】

沒上過戰場開過槍的人，不可能做主官；沒有實戰經驗的語言學習者，不可能成為高手。這部分，會通過具體的實戰案例，帶你綜合運用前面所學的 Python 知識。

真正要掌握一門程式語言，僅僅學會分散的知識點是不夠的，還必須要把知識點串聯起來，做一些中型的專案才能有更深的領悟與提高。

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